Sekvensgenereringsuppgifter

Natural Language Processing (NLP) i Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Sekvenseergenerering

  • Genererar ny text utifrån given indata
  • Inkluderar uppgifter som:
    • Textsammanfattning
    • Textöversättning
    • Språkmodellering

GIF som visar en penna som skriver meningar på ett papper.

Natural Language Processing (NLP) i Python

Textsammanfattning

  • Komprimerar långa dokument till kortare versioner med fokus på huvudpunkter
  • Användbart vid:
    • Långa nyhetsartiklar
    • Forskningsartiklar
    • Rapporter
    • E-post

Bild som visar en hög böcker och ett sammanfattningsdokument genererat från dem.

Natural Language Processing (NLP) i Python

Pipeline för textsammanfattning

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline(task="summarization", model="cnicu/t5-small-booksum")


text = """The Amazon rainforest, often referred to as the "lungs of the Earth," is one of the most 
biologically diverse regions in the world. Spanning over nine countries in South America, the majority 
of the forest lies in Brazil. It is home to an estimated 390 billion individual trees, divided into 
16,000 different species. The rainforest plays a critical role in regulating the global climate by 
absorbing vast amounts of carbon dioxide and producing oxygen."""


result = summarizer(text)

print(result)

[{'summary_text': 'the Amazon rainforest is one of the most biologically diverse regions in the world. 
The majority of the forest lies in Brazil. The rainforest plays a critical role in regulating the 
global climate by absorbing vast amounts of carbon dioxide and producing oxygen.'}]
Natural Language Processing (NLP) i Python

Textöversättning

  • Konverterar text från ett språk till ett annat
  • Viktigt i flerspråkiga tillämpningar:
    • Internationella webbplatser
    • Kundsupportverktyg

Bild som visar en text översatt från engelska (Good morning) till franska (Bonjour).

Natural Language Processing (NLP) i Python

Pipeline för textöversättning

translator = pipeline(task="translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr")


sentence = "The rainforest helps regulate the Earth's climate."

result = translator(sentence)

print(result)

[{'translation_text': 'La forêt tropicale aide à réguler le climat de la Terre.'}]
Natural Language Processing (NLP) i Python

Språkmodellering

  • Förutsäger nästa ord utifrån en given prompt
  • Grund för många tillämpningar:
    • Autokomplettering
    • Berättelsegenerering
    • Chatbot-svar

Bild som visar hur språkmodellering fungerar genom att en prompt ges till modellen och den genererar text.

Natural Language Processing (NLP) i Python

Pipeline för språkmodellering

generator = pipeline(task="text-generation", model="distilgpt2")


prompt = "Once upon a time,"

result = generator(prompt, max_length=30, num_return_sequences=3)

print(result)

[{'generated_text': "Once upon a time, my life wasn't so good, I kept my things tidy. The 
                     more time I spend with my children the more ..."}, 
 {'generated_text': 'Once upon a time, we began a process of finding the right answers to 
                     some big questions," said Jim Pelterer, a lecturer at the 
                     University...'}, 
 {'generated_text': 'Once upon a time, a man came along and took in the city, and found out 
                     that a strange woman had just walked in and was dancing about...'}]
Natural Language Processing (NLP) i Python

Nu kör vi en övning!

Natural Language Processing (NLP) i Python

Preparing Video For Download...